本发明公开了一种基于深度学习的机房线路安全性检测方法及系统，涉及计算机安全检测技术领域；包括：获取并解析监控数据以采集各种机房相关电线数据集，通过监控图像数据制作数据集；对所述训练集使用预训练权重在YOLOv8网络模型上进行迁移学习，并使用YOLOv8网络模型对未标注图像进行预测，将预测结果输出并修正后扩充数据集样本数量；构建改进YOLOv8网络模型；基于扩充后训练集图像训练改进YOLOv8网络模型，将一个新的图像数据输入训练好的改进YOLOv8网络模型进行预测；根据预测结果对电线布局进行合规性检测、交叉检测和飞线检测；根据检测结果进行告警。本发明可自动识别和检测出电线是否符合规范、是否存在交叉或混乱等问题，最后根据检测结果进行自动告警。